Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (N1)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biotechnologia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zastosowanie sieci neuronowych w naukach biologicznych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 10 2,00,41zaliczenie
wykładyW4 5 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczenie kursu matematyki i biometrii

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych2
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci2
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa2
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup2
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach2
10
wykłady
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych1
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie1
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej1
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
5

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie50
60
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-3Zaliczenie pisemne wykładów2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
S-3Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_W01
Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
BT_1A_W21C-1T-W-1M-2, M-1S-1
BT_1A_BT-S-O12.1_W02
Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
BT_1A_W21C-1T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-4M-2, M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_U01
Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
BT_1A_U13C-1T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3M-2, M-3, M-1S-2
BT_1A_BT-S-O12.1_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
BT_1A_U13C-1T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3M-2, M-3, M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_K01
Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
BT_1A_K01C-1T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-4M-2, M-3, M-1S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_W01
Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
2,0
3,0Student definiuje podstawowe pojęcia
3,5
4,0
4,5
5,0
BT_1A_BT-S-O12.1_W02
Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
2,0
3,0Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_U01
Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
BT_1A_BT-S-O12.1_U02
Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.1_K01
Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji stosuje wybrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#, PAU, Kraków, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Bishop C. M., Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, Cambridge, 2005
  2. Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Pearson, Upper Saddle River, 2009
  3. Samarasinghe S., Neural Networks for Applied Science and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition, Auerbach Neural Publications, Boca Raton, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych2
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci2
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa2
T-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup2
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych1
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych1
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie1
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej1
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek1
5

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie50
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-3Zaliczenie pisemne wykładów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_W01Student definiuje pojęcie sztucznej sieci neuronowej, charakteryzuje najważniejsze fazy powstawania i rozwoju sztucznych sieci neuronowych, opisuje główne kierunki rozwoju badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wymienia sposoby ich realizacji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W21Ma podstawową wiedzę z zakresu informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych wykorzystywanych w biotechnologii.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student definiuje podstawowe pojęcia
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_W02Student opisuje budowę i uczenie sztucznego neuronu, objaśnia różnice między sztucznym neuronem a jego biologicznym pierwowzorem, charakteryzuje najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych oraz metody ich uczenia, wskazuje możliwości ich zastosowania do rozwiązania zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W21Ma podstawową wiedzę z zakresu informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych wykorzystywanych w biotechnologii.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi przedstawić działanie sztucznego neuronu, scharakteryzować podstawowe rodzaje sieci
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_U01Student stosuje sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach biologicznych z wykorzystaniem poznanych za zajęciach programów komputerowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U13Wykorzystuje narzędzia informatyczne oraz biologiczne bazy danych w badaniach biotechnologicznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, uczeniu i weryfikacji modeli neuronowych do analizy zagadnień biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_U02Student odpowiednio dobiera rodzaj sztucznej sieci neuronowej do analizowanego zagadnienia
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U13Wykorzystuje narzędzia informatyczne oraz biologiczne bazy danych w badaniach biotechnologicznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student prawidłowo dobiera podstawowe rodzaje SSN do zagadnień klasyfikacyjnych i regresyjnych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.1_K01Student wykazuje zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych stosując odpowiednio dobrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_K01Rozumie molekularne podstawy procesów biotechnologicznych oraz ma świadomość ich empirycznej poznawalności w oparciu o metody matematyczne i statystyczne.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z głównymi kierunkami badań nad sztucznymi sieciami neuronowymi, ich najważniejszymi rodzajami, metodami uczenia oraz możliwościami ich praktycznego wykorzystania w naukach biologicznych, a w szczególności w bioinformatyce
Treści programoweT-L-4Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji bezwzorcowej na konkretnych przykładach. Przykład uczenia sieci Kohonena, sprawdzanie poprawności i interpretowanie grup
T-L-5Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych na przykładach
T-L-1Przegląd programów do tworzenia i uczenia sztucznych sieci neuronowych
T-L-2Prognozy sieciowe - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów regresyjnych na konkretnych przykładach. Możliwości predykcji wybranych cech biologicznych, określanie charakteru zmiennych, rodzaju i struktury sieci, uczenie, ocena modelu, analiza wrażliwości, eksploatacja sieci
T-L-3Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach klasyfikacji wzorcowej na konkretnych przykładach. Budowa i ocena modelu, macierz klasyfikacji, analiza wrażliwości, krzywe charakterystyki roboczej odbiorcy, alternatywne metody tworzenia zbioru uczącego, walidacyjnego, testowego - walidacja krzyżowa
T-W-3Struktura i uczenie perceptronów wielowarstwowych. Sieci o radialnych funkcjach bazowych i ich uczenie
T-W-1Historia powstania, główne kierunki badań i zastosowań sztucznych sieci neuronowych
T-W-2Model sztucznego neuronu i jego uczenie. Struktura i uczenie sieci liniowych
T-W-5Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach regresyjnych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w analizie danych mikromacierzowych oraz przewidywaniu struktury białek
T-W-4Sieci Kohonena. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wzorcowej i bezwzorcowej
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Zajęcia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe zrozumienie analizowanych zagadnień biologicznych, a przy ich interpretacji stosuje wybrane metody z dziedziny statystyki oraz sztucznej inteligencji
3,5
4,0
4,5
5,0